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Brain-inspired predictive control of robotic sensorimotor systems / Contrôle prédictif neuro-inspiré de systèmes robotiques sensori-moteursLopez, Léo 05 July 2017 (has links)
Résumé indisponible. / Résumé indisponible.
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Predictive coding : its spike-time based neuronal implementation and its relationship with perception and oscillations / Le codage prédictif : une implementation dans un réseau de eurones basé sur les latences des spikes, et son lien avec la perception et les oscillationsHan, Biao 07 April 2016 (has links)
Dans cette thèse, nous avons étudié le codage prédictif and sa relation avec la perception et les oscillations. Nous avons, dans l'introduction, fait une revue des connaissances sur les neurones et le néocortex et un état de l'art du codage prédictif. Dans les chapitres principaux, nous avons tout d'abord, proposé l'idée, au travers d'une étude théorique, que la temporalité de la décharge crée une inhibition sélective dans les réseaux excitateurs non-sélectifs rétroactifs. Ensuite, nous avons montré les effets perceptuels du codage prédictif: la perception de la forme améliore la perception du contraste. Enfin, nous avons montré que le codage prédictif peut utiliser des oscillations dans différentes bandes de fréquences pour transmettre les informations en avant et en rétroaction. Cette thèse a fourni un mécanisme neuronal viable et innovant pour le codage prédictif soutenu par des données empiriques démontrant des prédictions rétroactives excitatrices et une relation forte entre codage prédictif et oscillations. / In this thesis, we investigated predictive coding and its relationship with perception and oscillations. We first reviewed my current understanding about facts of neuron and neocortex and state-of-the-arts of predictive coding in the introduction. In the main chapters, firstly, we proposed the idea that correlated spike times create selective inhibition in a nonselective excitatory feedback network in a theoretical study. Then, we showed the perceptual effect of predictive coding: shape perception enhances perceived contrast. At last, we showed that predictive coding can use oscillations with different frequencies for feedforward and feedback. This thesis provided an innovative and viable neuronal mechanism for predictive coding and empirical evidence for excitatory predictive feedback and the close relationship between the predictive coding and oscillations.
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Traitements conscient et non-conscient des régularités temporelles : Modélisation et neuroimagerie / Conscious and unconscious processing of temporal regularities : a joint modeling and experimental approachWacongne, Catherine 07 July 2014 (has links)
Que va-t-il arriver ensuite ? Les stimuli naturels ont tendance à se suivre d'une façon prédictible. De nombreux domaines de la psychologie et des neurosciences ont montré que le cerveau et le comportement des humains sont sensibles à la structure temporelle des stimuli sensoriels et sont capables de l'exploiter de multiples façons : pour prendre des décisions appropriées, encoder l'information de façon efficace, réagir plus vite aux événements prédictibles ou encore orienter l'attention vers les stimuli inattendus. Si de nombreuses aires cérébrales sont sensibles aux régularités temporelles (RT), toutes ne semblent pas traiter les mêmes types de structure temporelle. L'accès conscient aux stimuli semble jouer un rôle important dans la capacité à apprendre certains types de RT. Cette thèse explore l'organisation hiérarchique du traitement des RT et les propriétés computationnelles propres à leur traitement conscient et non conscient en combinant un travail de modélisation et des expériences de neuroimagerie en magnétoencéphalographie et électroencéphalographie (MEEG). Un premier modèle neuronal basé sur les principes du codage prédictif reproduit les principales propriétés du traitement préattentif des sons purs dans le cortex auditif indexé par le potentiel évoqué appelé négativité d'incongruence (MMN). Une seconde étude en MEEG met en évidence l'existence d'une hiérarchie de processus prédictifs dans le cortex auditif. Enfin, un second modèle explore les contraintes et les nouvelles propriétés computationnelles qui sont associées à l'accès conscient des stimuli à un système de mémoire de travail capable de maintenir indéfiniment un nombre limité d'objets. / What is going to happen next? Natural stimuli tend to follow each other in a reproducible way. Multiple fields of neuroscience and psychology bring evidence that human’s brain and behavior are sensitive to the temporal structure of stimuli and are able to exploit them in multiple ways: to make appropriate decisions, encode efficiently information, react faster to predictable stimuli or orient attention towards surprising ones… Multiple brain areas show sensitivity to the temporal structure of events. However, all areas do not seem to be sensitive to the same kind of temporal regularities. Conscious access to the stimuli seems to play a key role in some of these dissociations and better understanding this role could improve the current diagnostic tools for non-communicative patients. This thesis explores the hierarchical organization of the processing of temporal regularities and the computational properties of conscious and unconscious levels of processing by combining a modeling approach with neuroimaging experiments using magnetoencephalography and electroencephalography (MEEG). First, a plausible neuronal model based on predictive coding principles reproduces the main properties of the preattentive processing of pure tones in the auditory cortex indexed by the evoked potential mismatch negativity (MMN). Second, a MEEG experiment provides evidence for a hierarchical organization of multiple predictive processes in the auditory cortex. Finally, a second model explores the new computational properties and constraints associated to the access of stimuli to a conscious space with a working memory able to maintain information for an arbitrary time but with limited capacity.
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Influence of predictive context on visual processing / Influence du contexte prédictif sur le traitement visuelPajani, Auréliane 29 September 2016 (has links)
D’après les théories inférentielles de la perception, notre cerveau tire parti des régularités statistiques présentes dans l’environnement pour générer des prédictions qui façonnent nos contenus perceptifs. Le travail réalisé pendant cette thèse inclut 3 études principales, dans le but de caractériser les déterminants neuronaux des fausses perceptions et la nature des prédictions neuronales.Les erreurs perceptives pourraient résulter d’une tentative de notre système visuel d’expliquer des entrées sensorielles imprécises par une hypothèse erronée. Dans une 1ère étude en Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf), nous montrons que les fausses détections sont associées à un état imprécis et biaisé des circuits sensoriels avant la perception.La répétition d’une image génère une activité neurale diminuée (‘Repetition Suppression’) et des temps de réponse plus courts (‘amorçage’). Ces phénomènes pourraient résulter de mécanismes prédictifs, sous une prédiction implicite de répétition. Dans une 2nde étude IRMf, nous montrons que cette prédiction ne peut pas être modulée par l’expérience, ce qui suggère une implémentation locale. Dans une série d’études comportementales, nous montrons que l’amorçage est modulé par les prédictions, suggérant un mécanisme prédictif. Notre 2nde étude IRMf montre aussi qu’une région de moyen niveau sensible aux visages code des prédictions liées à l’identité, ce qui nous informe sur la nature des prédictions visuelles.Nos résultats montrent que notre perception est façonnée par l’interaction de nos entrées sensorielles avec l’état des circuits neuronaux avant stimulation, qu’il s’agisse de l’activité spontanée ou des stimuli précédents. / According to theoretical frameworks casting perception as inference, our brain can learn the statistical regularities present in the sensory world, and use this prior information to generate predictions, which in turn shape our perceptual contents. The work conducted in this PhD includes three main studies aimed at characterizing the neural determinants of misperceptions, as well as the nature of neural predictions. Perceptual errors may arise from an attempt of our visual system to 'explain' impreciseinputs with an erroneous hypothesis. In a first functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) study, we show that during a detection task, hallucinations are associated with animprecise and biased state of sensory circuits preceding sensation. Stimulus repetition is associated with decreased neural responses, known as Repetition Suppression, and shorter response times, known as priming. These phenomena may reflectpredictive mechanisms under an implicit prior over repetition. In a second fMRI study, we show that this putative prior cannot be changed by experience, suggesting a local, possibly hard-wired neural implementation. In a series of behavioral experiments, we show thatpriming is modulated by predictions, supporting a predictive account of this phenomenon. Our second fMRI study also shows that a mid-level face-sensitive region codes for exemplarspecific predictions, which sheds light on the nature of the predictions encoded along thevisual hierarchy. Altogether, our results speak to the dependence of perception on prior brain states. Both spontaneous activity in sensory circuits and previous stimulation interact with sensory inputsto shape our perceptual contents.
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Development of auditory repetition effects with age : evidence from EEG time-frequency analysisCharlebois-Poirier, Audrey-Rose 06 1900 (has links)
No description available.
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Une approche computationnelle de la dépendance au mouvement du codage de la position dans la système visuel / Motion-based position coding in the visual system : a computational studyAliakbari khoei, Mina 06 October 2014 (has links)
Cette thèse est centralisée sur cette question : comment est-ce que le système visuel peut coder efficacement la position des objets en mouvement, en dépit des diverses sources d'incertitude ? Cette étude déploie une hypothèse sur la connaissance a priori de la cohérence temporelle du mouvement (Burgi et al 2000; Yuille and Grzywacz 1989). Nous avons ici étendu le cadre de modélisation précédemment proposé pour expliquer le problème de l'ouverture (Perrinet and Masson, 2012). C'est un cadre d'estimation de mouvement Bayésien mis en oeuvre par un filtrage particulaire, que l'on appelle la prévision basé sur le mouvement (MBP). Sur cette base, nous avons introduit une théorie du codage de position basée sur le mouvement, et étudié comment les mécanismes neuronaux codant la position instantanée de l'objet en mouvement pourraient être affectés par le signal de mouvement le long d'une trajectoire. Les résultats de cette thèse suggèrent que le codage de la position basé sur le mouvement peut constituer un calcul neuronal générique parmi toutes les étapes du système visuel. Cela peut en partie compenser les effets cumulatifs des délais neuronaux dans le codage de la position. En outre, il peut expliquer des changements de position basés sur le mouvement, comme par example, l'Effect de Saut de Flash. Comme un cas particulier, nous avons introduit le modèle de MBP diagonal et avons reproduit la réponse anticipée de populations de neurones dans l'aire cortical V1. Nos résultats indiquent qu'un codage en position efficace et robuste peut être fortement dépendant de l'intégration le long de la trajectoire. / Coding the position of moving objects is an essential ability of the visual system in fulfilling precise and robust tracking tasks. This thesis is focalized upon this question: How does the visual system efficiently encode the position of moving objects, despite various sources of uncertainty? This study deploys the hypothesis that the visual systems uses prior knowledge on the temporal coherency of motion (Burgi et al 2000; Yuille and Grzywacz 1989). We implemented this prior by extending the modeling framework previously proposed to explain the aperture problem (Perrinet and Masson, 2012), so-called motion-based prediction (MBP). This model is a Bayesian motion estimation framework implemented by particle filtering. Based on that, we have introduced a theory on motion-based position coding, to investigate how neural mechanisms encoding the instantaneous position of moving objects might be affected by motion. Results of this thesis suggest that motion-based position coding might be a generic neural computation among all stages of the visual system. This mechanism might partially compensate the accumulative and restrictive effects of neural delays in position coding. Also it may account for motion-based position shifts as the flash lag effect. As a specific case, results of diagonal MBP model reproduced the anticipatory response of neural populations in the primary visual cortex of macaque monkey. Our results imply that an efficient and robust position coding might be highly dependent on trajectory integration and that it constitutes a key neural signature to study the more general problem of predictive coding in sensory areas.
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